【人工智能 AI】什么是机械进修？定义、类型和例子_机械_算法

2025-01-08 06:17:56 智能写作

机器学习是一种常见的人工智能类型。
让我们一起来理解一下这项激动民气的技能、它的事情事理以及为我们每天所依赖的做事和运用程序供应动力的紧张类型。

【人工智能 AI】什么是机械进修？定义、类型和例子_机械_算法智能写作

机器学习是人工智能的一个子领域，它利用在数据集上演习的算法来创建模型，使机器能够实行原来只有人类才能完成的任务，例如对图像进行分类、剖析数据或预测价格颠簸。

如今，机器学习已是最常见的人工智能形式之一，常日为我们每天利用的许多数字商品和做事供应动力。

本文中，我们将一起理解什么是机器学习，包括它的事情事理、不同类型的机器学习以及它在现实天下中的实际利用办法。
我们将看看机器学习带来的好处和危险。

机器学习定义

机器学习是人工智能（AI）的一个子领域，它利用在数据集上演习的算法来创建能够预测结果和分类信息而无需人工干预的自学习模型。
如今，机器学习被用于广泛的商业目的，包括根据消费者过去的购买情形向消费者推举产品、预测股市颠簸以及将文本从一种措辞翻译成另一种措辞。

在常日的用法中，由于当现代界以人工智能为目的的机器学习的遍及，术语“机器学习”和“人工智能”常常互换利用。
但是，这两个术语在意义上是截然不同的。
人工智能是指创建具有类似人类认知能力的机器的一样平常考试测验，而机器学习则特指利用算法和数据集来做到这一点。

例子和用例

机器学习常日是当今环球利用的最主流的人工智能技能类型。
您在日常生活中可能与之交互的一些最常见的机器学习例子包括：

向您推举产品、歌曲或电视节目的推举引擎，例如在亚马逊、Spotify 或 Netflix 上找到的产品、歌曲或电视节目。
语音识别软件，可让您将语音备忘录转换为文本。
银行的敲诈检测做事会自动标记可疑交易。
自动驾驶汽车和驾驶员赞助功能，如盲点检测和自动停车，提高了车辆的整体安全性。

机器学习是如何事情的？

机器学习既大略又繁芜。

从实质上讲，该方法只是利用算法（实质上是规则列表）来调度和完善过去的数据集，以便在面对新数据时进行预测和分类。
例如，机器学习算法可以在由数千张花卉图像组成的数据集上进行“演习”，这些图像标有每种不同的花卉类型，以便它可以根据从其他图片中学到的差异化特色精确识别新照片中的花朵。

然而，为了确保这些算法有效事情，它们常日必须经由多次改进，直到它们积累出一个完全的指令列表，使它们能够正常运行。
经由充分演习的算法终极会成为“机器学习模型”，这些模型实质上是经由演习以实行特界说务的算法，例如对图像进行排序、预测房价或下棋。
在某些情形下，算法相互叠加以创建繁芜的网络，使它们能够实行越来越繁芜、细致入微的任务，例如通过一种称为“深度学习”的方法天生文本和为谈天机器人供应动力。

因此，只管机器学习的一样平常事理相对大略，但在过程结束时天生的模型可能非常繁芜和繁芜。

机器学习与深度学习

在探索机器学习时，您可能会碰着“深度学习”一词。
只管这两个术语是相互关联的，但它们也彼此不同。

机器学习是指一样平常利用算法和数据来创建自主或半自主机器。
与此同时，深度学习是机器学习的一个子集，它将算法分层到有点类似于人脑的“神经网络”中，以便机器可以实行越来越繁芜的任务。

机器学习的类型

几种不同类型的机器学习为我们每天利用的许多不同的数字商品和做事供应动力。
虽然这些不同类型都试图实现类似的目标——创建可以在没有人监督的情形下运行的机器和运用程序——但它们利用的精确方法有些不同。

为了帮助您更好地理解这些类型之间的差异，下面概述了目前紧张利用的四种不同类型的机器学习。

1. 监督式机器学习

在监督式机器学习中，算法在标记的数据集上进行演习，这些数据集包括描述每条数据的标签。
换句话说，算法输入的数据包括一个“答案键”，描述该当如何阐明数据。
例如，算法可以输入包含每种花朵类型的标签的花朵图像，以便在输入新照片时能够再次更好地识别花朵。

监督式机器学习常日用于创建用于预测和分类目的的机器学习模型。

2. 无监督机器学习

无监督机器学习利用未标记的数据集来演习算法。
在这个过程中，算法被输入的数据不包括标签，这哀求它在没有任何外部辅导的情形下自行创造模式。
例如，算法可能会从社交媒体网站中剔除大量未标记的用户数据，以识别平台上的行为趋势。